<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>Klasifikasikan Objek Menggunakan Deep Learning</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-F31B4A21-3E5C-4667-B66B-155CC35CD62B-web.png" alt="Klasifikasikan Objek Menggunakan Deep Learning"></h2>
        <hr/>
    <p>Alat ini menjalankan model deep learning yang terlatih pada raster input dan feature class opsional untuk menghasilkan feature class atau tabel dengan setiap objek input telah menetapkan label kelas.
    </p>
    <p>Jika  <b>Gunakan jangkauan peta saat ini</b> dicentang, hanya area raster yang terlihat dalam jangkauan peta saat ini yang akan dianalisis. Jika tidak dicentang, keseluruhan raster akan dianalisis, bahkan jika raster berada di luar jangkauan peta saat ini.
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputRaster">
        <div><h2>Pilih gambar yang digunakan untuk mengklasifikasikan objek</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Gambar input yang digunakan untuk mendeteksi objek.
            </p> 
        </div>
    </div>
    <div id="inputfeatures">
        <div><h2>Pilih feature layer untuk objek (Opsional)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Titik, garis, atau feature layer input poligon yang mengidentifikasi lokasi setiap objek yang akan diklasifikasikan dan diberi label. Setiap baris di feature layer input mewakili satu objek.
            </p>
            <p>Jika tidak ada feature layer input yang ditentukan, alat mengasumsikan bahwa setiap gambar input berisi satu objek tunggal yang akan diklasifikasikan. Jika gambar input menggunakan referensi spasial, output dari alat adalah feature layer, di mana jangkauan setiap gambar digunakan sebagai geometri pembatas untuk setiap fitur berlabel. Jika gambar input tidak direferensikan secara spasial, output dari alat adalah tabel yang berisi nilai ID gambar dan label kelas untuk setiap gambar.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="model">
        <div><h2>Pilih model deep learning yang digunakan untuk mengklasifikasikan objek</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Item paket deep learning input ( <code>.dlpk</code>).
            </p>
            <p>Paket deep learning terdiri atas file JSON penentuan model Esri ( <code>.emd</code>), file model biner deep learning, dan secara opsional, fungsi raster Python yang akan digunakan.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="modelArguments">
        <div><h2>Tentukan argumen model deep learning</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Argumen fungsi yang ditentukan dalam kelas fungsi raster Python direferensikan oleh model input. Ini adalah tempat Anda mencantumkan parameter deep learning tambahan dan argumen untuk eksperimen dan perbaikan, seperti misalnya ambang batas keyakinan untuk menyesuaikan sensitivitas.
            </p>
            <p>Nama argumen dikumpulkan oleh alat dari membaca modul Python pada server analisis raster.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="classLabelField">
        <div><h2>Tentukan nama kolom label kelas</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Nama kolom yang akan berisi label klasifikasi di feature layer output.
            </p>
            <p>Jika tidak ada nama kolom yang ditentukan, kolom baru yang disebut  <i>ClassLabel</i> akan dihasilkan di feature layer output.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="processAllRasterItems">
        <div><h2>Mode proses</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Menentukan bagaimana semua item raster dalam layanan gambar akan diproses. 
                <ul>
                    <li> <b>Proses sebagai gambar mosaik</b>&mdash;Semua item raster dalam layanan gambar akan diubah menjadi satu dan diproses. Ini adalah default.
                    </li>
                    <li> <b>Proses item secara terpisah</b>&mdash;Semua item raster dalam layanan gambar akan diproses sebagai gambar terpisah.
                    </li>
                </ul>
                .
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputFeatureClass">
        <div><h2>Nama layer hasil</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Nama layer yang akan dibuat di  <b>Konten Saya</b> dan ditambahkan ke peta. Nama default ditetapkan berdasarkan nama alat dan nama layer input. Jika layer tersebut sudah ada, Anda akan diminta untuk memberi nama lain.
            </p>
            <p>Anda dapat menentukan nama folder di  <b>Konten Saya</b> tempat hasil akan disimpan menggunakan kotak tarik-turun <b>Simpan hasil di</b>.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
